刘阳在演讲中指出：“如今天生式AI在文生文、文生图、文生视频等场景运用爆发式增长，但从实际家当实践剖析，天生式AI在与详细家当业务场景结合方面具有广泛的运用潜力。震坤行作为一家数字化的工业用品做事平台，一贯致力于利用AI办理工业用品采销过程中碰着的问题，并从顶层设计角度把握数字化到智能化的发展趋势。”
刘阳认为，AI赋能工业品采购智能化升级有一个主要的方法论，即前辈行解构再重构。每个企业都是产销协同的企业，也是一个家当链。将这个链条拆分充分解构，才能理解哪些环节更适宜运用AI，哪些环节运用AI的投入产出比并不高。目前，震坤行将工业用品采购领域解构为16大场景和120个子场景，包括市场调研与剖析、产品设计与开拓、物料需求方案、供应商选择与评估、物料采购、物料运输与吸收、物料仓储管理等。刘阳表示，只有足够解构清楚这些场景，才能有机会用AI重构每一个业务环节。此外在不同业务场景下被AI影响的程度和韶光进程也各不相同，每个企业都有自己独特的数据、业务和流程，须要探索出匹配企业发展的AI可升级的业务环节和核心流程。
基于做事10万+工业企业履历，震坤行总结出工业用品采购“三高”痛点：物料繁芜度高、比价本钱高、选品难度高。针对这些寻衅，震坤行自研了AI物料管家、AI比价助手和AI推品大脑等运用，为客户供应天生式、发展型的聪慧供应链办理方案。
AI物料管家。震坤行在吸收客户需求时，创造物料描述每每非常繁芜，包括大量的字符串、数字、汉语拼音等，而且同一种物料，不同客户的表达不同。如何通过AI帮助纷繁繁芜的表达实现规范标准化是一个非常主要的问题。震坤行推出了“AI物料管家”这一产品，能够将来自客户和供应商的纷繁繁芜、多种模式和模态的资料描述，通过AI快速构造化、标准化，输出标准化的目录参数，实现一物一码。例如，运用了AI物料管家后，原来须要一天完成的物料梳理事情，现在基本上一个小时就能完成，秒级的处理速率极大地降落了物料管理本钱，并减少了人工出错的可能。通过工业用品干系大数据积累，震坤行建立了覆盖1700万SKU、10亿级工业用品参数的震坤行数据字典。刘阳表示：“基于这本数据字典，未来物料管理将像查字典一样方便，哪怕是一颗眇小的螺丝钉，也能将其干系数据全部记录在数据字典中，做到应存尽存，运用尽用。”
AI比价助手。在采购过程中，比价是一个主要且耗时的环节，采购职员须要逐一联系供应商、讯问价格和条款并进行剖析比较。震坤行开拓的“AI比价助手”，能够快速从恒河沙数的供应商中选择最优的价格，并综合考虑供应商的资质、供货质量、售后做事等多维度成分。刘阳表示，AI比价助手在帮助企业做出采购决策时，表现出了降本增效的显著上风。某电力和自动化领域的天下500强外资企业，采购PPE类产品种类繁多、数量弘大，需投入大量人力进行物料梳理、制订采购操持、搜集采购决策必要信息，如商品信息、价格、交期、做事等。因而采购与管理每年会产生大量支出，非常随意马虎导致企业的采购管理本钱过高。利用AI比价助手后，实现了全网工业用品销量、价格、评价等数据汇总快速比拟，帮助客户做出最具性价比的采购决策，实现SKU数量精简84%，节约本钱15%
AI推品大脑。在工业用品采购领域，商品多、参数繁芜、行业差异大等特性导致选品难度高。震坤行推出“AI推品大脑”，帮助客户更快，更准选品。C端电商的千人千面，即每个人同时打开淘宝、拼多多、抖音平分歧用户看到的内容都不同。刘阳表示：“通过大数据和AI的结合，有机会在工业用品采购或者To B采购领域实现千客千面的转变和精准触达。”震坤行自研的AI推品大脑，基于AI大模型，解构行业作业场景，建立客户采购画像，准确洞察客户采购需求与变革。目前已覆盖多个紧张行业包括新能源、食品加工和医药等，打造了基于40+行业场景的数字化选型方案，建立了行业客户个性化商品池，实现了基于家当链洞察的场景推举选型和智能供需匹配。
震坤行的AI实践不仅限于办理当下的采购难题，更着眼于构建一个天生式、发展型的数字化系统。这个别系的核心是数据、模型和运用的有机结合。通过持续大数据积累和AI模型的不断优化，震坤行的智能决策能力得到了显著提升，终极反馈回原有的IT业务系统，形成良性循环。